使用函数过滤Pandas DataFrame

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了强大的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。在Pandas中，可以使用函数来过滤DataFrame，以满足特定的条件。

要使用函数过滤Pandas DataFrame，可以使用DataFrame对象的apply()方法。apply()方法可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用到DataFrame的每一行或每一列上。该函数可以是内置函数、自定义函数或匿名函数。

下面是一个示例，展示如何使用函数过滤Pandas DataFrame：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，用于过滤DataFrame
def filter_age(row):
    return row['Age'] > 25

# 使用apply()方法过滤DataFrame
filtered_df = df[df.apply(filter_age, axis=1)]

# 打印过滤后的DataFrame
print(filtered_df)

在上面的示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame。然后，我们定义了一个名为filter_age()的函数，该函数用于过滤年龄大于25的行。最后，我们使用apply()方法将该函数应用到DataFrame的每一行上，并将过滤后的结果赋值给filtered_df变量。最后，我们打印出过滤后的DataFrame。

这是一个简单的示例，实际应用中，可以根据具体需求定义不同的过滤函数，并使用不同的条件进行过滤。

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